基于CNN和GRU的高階調(diào)制自動編碼器研究 | |
所屬分類:技術(shù)論文 | |
上傳者:zhoubin333 | |
文檔大?。?span>4185 K | |
標(biāo)簽: 自動編碼器 CNN GRU | |
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文檔介紹:基于深度學(xué)習(xí)的自動編碼器是替代傳統(tǒng)通信發(fā)射器和接收器的一種新方法,。提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,, CNN)和門遞歸單元(Gate Recurrent Unit, GRU)的自動編碼器,,集成了星座映射和信道編碼功能,。設(shè)計(jì)了一種并行CNN結(jié)構(gòu),并將輸入比特流進(jìn)行分段的one-hot編碼,。這樣做有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn):(1)與不分段的one-hot編碼相比,,數(shù)據(jù)的維度降低了;(2)數(shù)據(jù)的稀疏性降低,,這使網(wǎng)絡(luò)可以更快更好地收斂,。此外,引入GRU以實(shí)現(xiàn)信道編碼,。所提出的模型可以應(yīng)用于高階調(diào)制如4096QAM信號,,在加性高斯白噪聲(AWGN)信道和瑞利信道下都有著優(yōu)于傳統(tǒng)方法的性能,。 | |
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